1(北京交通大学计算机与信息技术学院 北京 100044);2(32178部队 北京 100012) (juzhuoya@bjtu.edu.cn)
出版日期: 2020-08-01基金资助:国家自然科学基金项目(61672086)；北京市自然科学基金项目(4182052)A Bayesian Classification Algorithm Based on Selective Patterns
Ju Zhuoya1,2, Wang Zhihai11(School of Computer and Information Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044);2(Unit 32178, Beijing 100012)
Online: 2020-08-01Supported by:This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (61672086) and the Beijing Natural Science Foundation (4182052).摘要/Abstract
摘要： 分类问题是数据挖掘的一个重要研究课题.朴素贝叶斯分类器是分类问题中一种简单高效的分类学习技术.该分类器假定给定类标时属性之间相互条件独立，然而现实中属性之间往往具有一定的依赖关系.“属性-值”序偶构成的模式在分类问题中具有关键作用，许多研究者利用这种特定模式构造分类器，而特定模式所包含的属性与其他属性之间的依赖关系，将对分类结果产生重要影响.通过对属性间的依赖关系进行深入研究，提出基于选择性模式的贝叶斯分类算法，既利用了基于贝叶斯网络分类器的优秀分类能力，又通过进一步分析模式中属性之间的依赖关系，削弱了属性条件独立假设的限制.实验证明:根据数据集特点，深入挖掘高区分能力的模式，合理构建属性之间的依赖关系，有助于提升分类精度.实验分析表明:与基准算法NB,AODE相比，提出的分类算法在10个数据集上的平均精度分别提升了1.65%和4.29%.
参考文献
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